Tạo dữ liệu ARMA

Trong bài tập này, bạn sẽ tạo dữ liệu AR/MA/ARMA cho 100 ngày. Hãy nhớ rằng trong các ứng dụng thực tế, dữ liệu này có thể là biến động giá cổ phiếu Google, nhu cầu năng lượng của New York City, hoặc số ca mắc cúm.

Bạn có thể dùng hàm arma_generate_sample() có sẵn trong không gian làm việc để tạo chuỗi thời gian với các hệ số AR và MA khác nhau.

Hãy nhớ rằng với bất kỳ mô hình ARMA(p,q):

Danh sách ar_coefs có dạng [1, -a_1, -a_2, ..., -a_p].
Danh sách ma_coefs có dạng [1, m_1, m_2, ..., m_q],

trong đó a_i là các hệ số AR trễ-i và m_j là các hệ số MA trễ-j.

1
- Thiết lập ar_coefs và ma_coefs cho mô hình MA(1) với hệ số MA trễ-1 bằng -0.7.
- Tạo một chuỗi thời gian gồm 100 giá trị.

2
- Thiết lập các hệ số cho mô hình AR(2) với các hệ số AR trễ-1 và trễ-2 lần lượt là 0.3 và 0.2.
3
- Thiết lập các hệ số cho mô hình có dạng \(y_t = -0.2 y_{t-1} + 0.3 \epsilon_{t-1} + 0.4 \epsilon_{t-2} + \epsilon_t\).